神经网络与多目标优化

神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的计算模型，它由大量相互连接的节点（神经元）组成，用于学习和处理复杂的数据模式。在多目标优化中，我们通常面临两个或更多的优化目标，这些目标可能相互竞争或不完全可加。神经网络可以应用于解决这种优化问题，通过迭代调整权重，寻找在所有目标函数上都表现较好的权值组合，即所谓的“Pareto最优解”。

具体来说，神经网络可以用来：

1. **编码多个目标函数**：通过将每个目标作为神经网络的不同输出层，网络学习如何同时最小化这些输出。

2. **使用进化算法**：像遗传算法或粒子群优化等搜索方法可以结合神经网络，网络提供潜在解决方案，而搜索算法决定如何选择和改进这些方案。

3. **权衡学习**：通过引入代理或超参数调整，网络可以在训练过程中动态平衡不同的目标。